棋艺1000满格为什么少儿围棋教学对弈平台对弈上不了榜

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围棋死活1000题(王志鹏)【电子书籍下载 epub txt pdf doc 】
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北京体育大学出版社
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围棋死活1000题本题集是专门为少年儿童们而写的。当你们学会了围棋的初步知识后，只是对围棋有了一个大致的了解，也可以说是刚刚入门吧。那么如何才能尽快地提高棋艺水平呢？　　首先，最重要的一条就是关于兴趣的培养。　　其次，是要加强基本功的练习　　再次，就是要多多实践。　　本篇选编了540道死活题，共分为十个部分，每一部分都可做为一个独立的章节，每一章节均采用了由浅入深、循序渐进的方式。对于简单的习题，我们只给出了一个正解图、一个失败图；对于比较复杂的习题，除了正解图与失败图外，还附有一个变化图，供大家做题时参考。另外，本篇还收集了一些关于棋理方面的习题，如：“2.一路上多妙手”、“左右同形击其中”等等。上　篇第一部分　做活第二部分　破眼第三部分　眼杀第四部分　对杀第五部分　双活第六部分　要点第七部分　棋理第八部分　常型第九部分　打劫第十部分　趣题第一部分　答案第二部分　答案第三部分　答案第四部分　答案第五部分　答案第六部分　答案第七部分　答案第八部分　答案第九部分　答案第十部分　答案下　篇第一部　分征第二部分　断第三部分　枷第四部分　扳第五部分　挖第六部分　尖第七部分　渡第八部分　跳第九部分　夹第十部分　立第十一部分　点第十二部分　扑第十三部分　秤砣第十四部分　金鸡独立第十五部分　倒脱靴第一部分　答案第二部分　答案第三部分　答案第四部分　答案第五部分　答案第六部分　答案第七部分　答案第八部分　答案第九部分　答案第十部分　答案第十一部分　答案第十二部分　答案第十三部分　答案第十四部分　答案第十五部分　答案& & 中国围棋网对弈
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亚太日报亚太日报
和其他智力测试相比，弈棋具有直接对抗的特点，紧张对局中，对手一手精妙棋招，更能让人感觉到一种智力上的刺激和挑战。机器与人的思考风格并不一致，智力孰优孰劣并不好测，但一直以来，全球重要IT公司几乎都偏好用人机棋类博弈，来检验人工智能的进步。IBM的超级电脑“深蓝”曾击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，谷歌正用“阿尔法围棋”程序挑战围棋顶级高手李世石，而脸书的人工智能“黑暗森林”程序也选择了围棋人机对弈，作为人工智能水准的检测。棋类博弈自古被视为一种关乎智力的高级挑战。和其他智力测试相比，弈棋具有直接对抗的特点，紧张对局中，对手一手精妙棋招，更能让人感觉到一种智力上的刺激和挑战。弈棋随机和不可控因素更小，因此对局双方的决策能够更直接地控制整个局面的走势，这进一步增强了智力的对抗性。机器真正开始通过棋类挑战人类智力，最早可追溯到1958年至1959年，美国麻省理工学院率先在电脑中设计国际象棋程序，几年后，人与电脑下棋的新生事物就出现了。1989年开始，“深蓝”就常常能击败国际象棋大师了，人工智能的“脑力”优势凸显端倪。而1997年“深蓝“叫板国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫并获胜，已经让人类感受到了智力受到了威胁。随着电脑CPU的功能越来越强大，2006年后，人类已无法战胜国际象棋高级人工智能程序。甚至有国际象棋选手在正式比赛期间作弊，偷着让电脑支招，结果被发现。电脑在国际象棋上挑战人类成功之后，所有人的目光又聚焦在了围棋这项古老的东方棋类运动上。然而对电脑来说，围棋似乎是个比国际象棋更“难”的东西，也被一些人称为人类最后的智力骄傲。不同于国际象棋，围棋每回合的可能性更多，共有250种可能，一盘棋可以长达150回合。同时，围棋局面多变，无法被算法穷举。更专业点说，围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。这两点加起来，使以往能在国际象棋中从容胜出的人工智能无法应对。此次“阿尔法围棋”程序敢于叫板李世石，在于它突破了传统电脑的“固定”程序逻辑，融入了自学习，或者说是深度学习的能力。这也就意味着“阿尔法围棋”技术架构采用的是模倣人类大脑神经模式，而不再单单依靠机器的蛮力“强记”，即使这样，也是经过了几千万次的机器自我围棋对弈与学习，才有了挑战人类的勇气。许多人认为，如果“阿尔法围棋”能战胜李世石，人类智慧最后的堡垒被攻破，人类的智力会受到威胁。这似乎有夸大之嫌。选择围棋作为人工智能水准的测试，最终还是为了获得在现实领域里其他行业的应用。正如“阿尔法围棋”的开发者哈萨比斯所言，“最终，我们想要将这套技术应用到真实世界的重要问题中，比如用于个人助理软件，这样的个人助理软件能够从用户线上行为中学习用户偏好，并对产品和事件做出符合直觉的建议。”更何况，机器有智力、缺智慧的问题依然未解决，与人类相比，它看不懂莎士比亚，当不了莫扎特，也写不出《相对论》。因此，在围棋上挑战了人类智力，也仅是人工智能在某一类别智力发展上的里程碑。(亚太日报)
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人机围棋对弈第二回合 AlphaGo再次胜出
来源：英国《金融时报》 8:00:00
谷歌（Google）的AlphaGo电脑再度击败世界围棋冠军，在这种古老的中国棋类游戏的五局“人机对战”中连胜两局。赛后，人类围棋高手坦承“无言以对”，而机器的设计者表示意外。韩国九段棋手李世石（Lee Se-Dol）表示，在周三举行的首场对弈中败在机器手下，使他处于震惊之中。周四，在输掉第二局后，他承认自己看不出AlphaGo的任何弱点，称：“我自始至终不觉得自己占上风，我认为AlphaGo走出了近乎完美的棋局。”AlphaGo背后的伦敦团队――谷歌旗下DeepMind的首席执行官杰米斯?哈萨比斯（Demis Hassabis）在获胜后立即在Twitter发帖表示意外。“AlphaGo胜2场，以2-0领先！我们很难相信，”他表示。“AlphaGo在这盘棋中走出了几步有创意的走法。紧张至极。”此次对弈被观察者视为人工智能发展的一个重要时刻，突显电脑有能力复制和改进人类决策，这种能力是进行复杂的棋类游戏所必需的。围棋被认为是最复杂的棋类游戏之一，使用19x19的网格状棋盘。对弈双方分别执白棋和黑棋，轮流在棋盘网格的空白交叉点上放置自己的棋子。顾名思义，围棋的目标是在比赛结束时比你的对手围住更大面积的棋盘空间。谷歌开发AlphaGo电脑是一家科技公司利用人工智能试图在游戏中智胜人类的最新尝试。1997年IBM的“深蓝”（Deep Blue）击败国际象棋世界冠军加里?卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），2011年，该公司的“沃森”（Watson）赢得美国电视智力竞赛节目《危险边缘》（Jeopardy）。正在首尔举行的此次对弈，受到了极大关注。第一场比赛被实况转播，仅在中国就有6000万人观看，全球观众人数估计达到1亿。去年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军樊麾的对弈中以5-0完胜――之前专家们预计10年后机器才会赢。李世石在赛前信心满满，但在输掉第一场比赛后表示“非常吃惊，因为我没想到我会输掉比赛”。围棋发源于2500年前的中国，是流行至今的最古老棋类游戏之一。在中国古代，围棋被认为是文人的琴棋书画四艺之一。在英国一些学校，围棋也被用于数学课，据称它能帮助学生理解统计概念，如概率。据英国围棋协会（British Go Association）介绍，围棋和国际象棋都是战略游戏，但“国际象棋是一种讲等级的游戏，其目标是要‘将死’王，而围棋是一种帝王游戏，对弈双方寻求在棋盘上比对手围住更大地盘”。译者/和风
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